Modèle de régression segmentée à réadaptation des prédicteurs (modèle RSRP)

Vue d'ensemble rapide

Lorsqu’on passe les équations linéaires estimés dans la littérature au crible de divers tests de stabilité(tests de Chow, tests de Brown, et Evans, tests RSRP), il apparait que les modèles affichant des coefficients instables constituent la règle et ceux pressentant des coefficients stables des exceptions.

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Product Description

Les travaux de régression linéaire se font généralement en supposant, d’emblée, que l’on devrait toujours ajuster à une droite, tout nuage de points représentatif des phénomènes étudiés. Nous prétendons que ce faisant, on postule souvent à tort le caractère mono-segmenté de ce nuage. Dans la plupart des cas, les nuages de points sont pluri-segnementés. Dès lors, il se pose la question de savoir comment détecté les points de rupture de la constance des coefficients et comment estimer un modèle présentant plusieurs points de rupture en particulier lorsque les sous-merdes constituées sont sous dimensionnées. En utilisant les variables supplémentaires de segmentation, qui ont une structure bien déterminée, le modèle RSRP permet d’apporter une réponse aux problèmes posés, tout en constituant un élément de réponse à la critique de Lucas. La méthode RSRP permet de généraliser l’application de moindre carré ordinaires au cas d’un nuage de points multi-segmentés, après avoir localisé les zones de constance des coefficients du modèle à estimer, à l’aide, notamment, des tests RSRP-I et RSRP-II. Le modèle RSRP, dont les performances apparaissent dans les applications, est le résultat de recherches et de pratique en économétrie effectuées au sein des administrations économiques camerounaises où l’auteur exerce des fonctions diverses , depuis 1987 : Direction de la prévision(12 ans), Comité technique de suivi des programmes économiques(CTS, 8 ans).

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Auteur

Armand manga akoa

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